package BloomFilter;

/**
 * Created with IntelliJ IDEA.
 * Description:
 * User: ling
 * Date: 2022-11-26
 * Time: 16:14
 */

import java.util.BitSet;
import java.util.HashMap;

/**
 * 布隆过滤器
 * 布隆过滤器如果说某个元素不存在时，该元素一定不存在，如果该元素存在时，该元素可能存在，因
 * 为有些哈希函数存在一定的误判。
 */
class SimpleHash {
    public int cap;//当前容量
    public int seed;//随机
    public SimpleHash(int cap,int seed) {
        this.cap = cap;
        this.seed = seed;
    }
    public int hash(String key) {
        int h;
        //(n-1)&hash
        return (key == null) ? 0: (seed*(cap-1)) & ((h=key.hashCode()) ^ (h>>>16));
    }
}
public class MyBloomFilter {
    public static final int DEFAULT_SIZE = 1<<20;
    //位图
    public BitSet bitSet;
    //记录多少个数据
    public int usedSize;

    public static final int[] seeds = {5,7,11,13,27,33};

    public SimpleHash[] simpleHashes;

    public MyBloomFilter() {
        bitSet = new BitSet(DEFAULT_SIZE);
        simpleHashes = new SimpleHash[seeds.length];
        for(int i=0;i<seeds.length;i++) {
            simpleHashes[i] = new SimpleHash(DEFAULT_SIZE,seeds[i]);
        }
    }

    /**
     * 添加元素到布隆过滤器
     * @param val
     */
    public void add(String val) {
        //让X个哈希函数，分别处理当前数据
        for(SimpleHash simpleHash : simpleHashes) {
            int index = simpleHash.hash(val);
            //把他们都存储在位图当中
            bitSet.set(index);
        }
    }

    /**
     * 是否包含val,这里会存在一定的误判
     * @param val
     * @return
     */
    public boolean contains(String val) {
        for(SimpleHash simpleHash : simpleHashes) {
            int index = simpleHash.hash(val);
            //只要有1个0 ，那么就一定不存在
            boolean flg = bitSet.get(index);
            if(!flg) {
                return false;
            }
        }
        return true;
    }
}
